本研究提出两种方法来解决在线签名验证中手臂扭矩等运动学和动态特征的测量挑战。通过UR5e机器人和神经网络估计角速度、角位置和力扭矩，结果表明神经网络模型能够有效提取所需参数。

本文提出了一种使用注意力模型的神经网络模型，具有更大畸变不变性的时间对齐机制，并通过度量学习进行训练。该模型在在线签名验证方面超过DTW并创造了最先进的性能。